全业务的用户统计方法及装置与流程

本发明实施例涉及媒体数据处理技术领域，尤其涉及一种全业务的用户统计方法及装置。

背景技术：

通常情况下，用户推荐方法可以包括：在用户的多个好友用户中，用户可以将任一好友用户，推荐给其他好友用户，使得用户的好友用户可以互相添加为好友。比如，用户的好友用户中至少包括用户A和用户B，则用户可以将用户A推荐给用户B，也即是，将用户A的推荐消息通过服务器发送至用户B，使得用户B可以根据用户A的推荐消息选择是否添加用户A为好友。

然而，这是针对于某一项业务的同一个用户的不同好友之间的推荐方法，对于包括有多个不同的子业务的某项业务而言，例如对于广告业务平台而言，其不同的子业务之间的用户可能会存在重合，如果按照传统的用户统计方法则既不合适也不可行，尤其在当用户已经注册两个或更多个业务用于用户数据处理的情况下。目前还没有能够解决该问题的产品或者方法出现。

技术实现要素：

本发明提供一种全业务的用户统计方法及装置，以实现对包括有不同子业务的全业务的用户进行更为准确的统计。

第一方面，本发明实施例提供了一种全业务的用户统计方法，所述方法包括：

获取各子业务的用户数据库；

分析得出各子业务的用户数据库中的重合用户；

对全业务的用户进行统计时，根据各子业务的用户数据库得到合并数据库，在所述合并数据库中去除所述重合用户得到统计数据库。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

获取一子业务在一预设时间范围内的所有用户数据；

从所述所有用户数据中分析得出所述子业务在所述预设时间范围内的当前用户库；

将所述当前用户库与所述用户数据库进行匹配；

将所述当前用户库中出现而所述用户数据库中未出现的新增用户添加到所述用户数据库中。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述从所述所有用户数据中分析得出所述子业务在所述预设时间范围内的当前用户库，包括：

对所述所有用户数据进行清洗；

清洗的过程包括：

对所述所有用户数据中归属于同一个用户的用户数据归类为一个上位行为数据，每一所述上位行为数据用于表示一个用户；

所述所有用户数据中包括仅产生一次行为数据的用户以及产生两次及以上的用户，对所述所有用户数据进行清洗后，所述当前用户库包括仅产生一次行为数据的用户以及产生一次上位行为数据的用户。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

当用户产生多个行为数据时，根据所述用户在各不同的子业务产生行为数据的次数生成针对于所述用户的子业务类型推荐列表；

根据所述子业务类型推荐列表向所述用户推送广告或者商城。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述对全业务的用户进行统计时，还包括：

获取所述重合用户的唯一身份标识；

通过所述唯一身份标识查询对应的用户是否在各子业务中产生过行为数据；

当所述唯一身份标识对应的用户在各子业务中产生过行为数据时，根据各所述行为数据确定子业务推荐列表。

第二方面，本发明实施例还提供了一种全业务的用户统计装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取各子业务的用户数据库；

分析模块，用于分析得出各子业务的用户数据库中的重合用户；

统计模块，用于对全业务的用户进行统计时，根据各子业务的用户数据库得到合并数据库，在所述合并数据库中去除所述重合用户得到统计数据库。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

数据获取模块，用于获取一子业务在一预设时间范围内的所有用户数据；

第二分析模块，用于从所述所有用户数据中分析得出所述子业务在所述预设时间范围内的当前用户库；

匹配模块，用于将所述当前用户库与所述用户数据库进行匹配；

增加模块，用于将所述当前用户库中出现而所述用户数据库中未出现的新增用户添加到所述用户数据库中。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述第二分析模块包括：

清洗子模块，用于对所述所有用户数据进行清洗；

清洗的过程包括：

用于对所述所有用户数据中归属于同一个用户的用户数据归类为一个上位行为数据，每一所述上位行为数据用于表示一个用户；

所述所有用户数据中包括仅产生一次行为数据的用户以及产生两次及以上的用户，对所述所有用户数据进行清洗后，所述当前用户库包括仅产生一次行为数据的用户以及产生一次上位行为数据的用户。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

推荐模块，用于当用户产生多个行为数据时，根据所述用户在各不同的子业务产生行为数据的次数生成针对于所述用户的子业务类型推荐列表；

推送模块，用于根据所述子业务类型推荐列表向所述用户推送广告或者商城。

结合另一方面，在另一方面的一种可能的实施方式中，所述统计模块，包括：

标识获取子模块，用于获取所述重合用户的唯一身份标识；

查询子模块，用于通过所述唯一身份标识查询对应的用户是否在各子业务中产生过行为数据；

确定子模块，用于当所述唯一身份标识对应的用户在各子业务中产生过行为数据时，根据各所述行为数据确定子业务推荐列表。

本发明在对全业务的用户进行统计时通过对不同业务的用户进行合并的同时去除重合部分用户，解决不同业务的用户可能存在的用户部分重合时的用户统计不能真实反映实际用户数量的问题，实现通过对包括有不同业务的全业务的用户更好的进行用户统计的效果。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种全业务的用户统计方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的新增用户时的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的通过推荐列表推送时的流程图。

图4是根据一示例性实施例示出的重合用户推荐时的流程图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种全业务的用户统计装置的框图。

图6是根据一示例性实施例示出的新增用户时的装置框图。

图7是根据一示例性实施例示出的推荐推送时的框图。

图8是根据一示例性实施例示出的统计模块的组成框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图中将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排，当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图内的其它步骤。处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等。

本发明涉及一种全业务的用户统计方法及装置，其主要运用于对于不同业务的用户进行全业务的用户统计的场景中，例如通过广告平台向某节目或者某软件发布广告，而用户通过该软件或者该节目和广告实现互动的情形，其基本思想是：获取若干子业务的用户数据库，不同的子业务之间的用户数据库中包括的用户会存在重合的情形，分析得出各子业务的用户数据库中的重合用户，从而使得在对全业务的所有用户进行统计时，根据各子业务的用户数据库得到合并数据库，在所述合并数据库中去除所述重合用户得到统计数据库，在该统计数据库中包括的用户不包括重合用户，从而使得统计数据库中的用户数量更能反映出实际的用户数量，为全业务的用户统计提供了更加准确的计算方式。

本实施例可适用于带有中心控制模块的广告平台或其它包括有多种业务的媒体平台中以进行全业务的用户统计的情况中，该方法可以由中心控制装置来执行，其中该装置可以由软件和/或硬件来实现，一般地可集成于广告平台或其它包括有多种业务的媒体平台中，如图1所示，为本发明实施例提供的一种全业务的用户统计方法的流程示意图，所述方法具体包括如下步骤：

在步骤110中，获取各子业务的用户数据库；

在一种可行的实施方式中，例如以包括有不同子业务的广告平台为例，广告平台在向不同节目投放广告或者商城时，每一节目即可对应为一项子业务，在获取子业务的用户数据库时，可对参与该节目中的互动的用户数量进行统计，该用户数量即为该子业务的用户数据库。

而以其它的媒体平台为例时，则其不同子业务均可以由其不同的子业务的用户统计模块对用户进行统计，本发明示例性实施例可适用于不同类型的全业务的用户统计，并不以具体的媒体平台为限。

在步骤120中，分析得出各子业务的用户数据库中的重合用户；

不同子业务均可以由其不同的子业务的用户统计模块对用户进行统计，以得出不同子业务的用户数据库，每一项子业务均统计得出其唯一对应的用户数据库。

在各用户数据库中包括的用户，在用户注册时可使每一注册的用户对应地生成唯一身份标识，在一种可行的实施方式中，该唯一身份标识也可以为该用户的身份号码信息，在对不同的子业务在进行分析时可通过对用户的唯一身份标识对不同的用户数据库中的用户是否重合进行分析。

在一种可行的实施方式中，例如在一媒体平台的A项子业务的用户数据库A中包括有唯一身份标识为“41012X62B、41013X62B、41014X62B、41015X62B”的四名用户，而该媒体平台的B项子业务的用户数据库B中包括有唯一身份标识为“41011X62B、11010X62B、11011X62B、11012X62B、11089S98C”的五名用户，则在对两用户数据库A/B进行分析时可得出其中的重合用户为唯一身份标识为“41012X62B”的用户。

在步骤130中，对全业务的用户进行统计时，根据各子业务的用户数据库得到合并数据库，在所述合并数据库中去除所述重合用户得到统计数据库。

在对全业务的用户进行统计时，在一种可行的实施方式中，可先对各子业务的用户数据库进行合并，以得到合并数据库，该合并数据库为包括有所有子业务的用户数据库的合集。

在所述合并数据库去除所述重合用户时，需要根据用户的唯一身份标识保留该唯一身份标识对应的用户，即将合并数据库中出现的多个相同唯一身份标识的用户账户(该用户账户可能具有不同个用户名称、昵称等，且其均对应于一个唯一身份标识)归于同一个用户，进而得到统计数据库。

通过本发明的方法，其可以对不同子业务中的用户通过一定的方式例如以唯一身份标识为标准进行统计，使得最终统计得出的统计数据库中包括的用户为去除了一种或多种重合之后的用户之和，在对全业务的用户进行统计时得出的统计数据库可最接近于真实的用户数量。

在本发明示例性实施例的另一种实施场景中，所述方法还包括每隔一预设时间即判断得出全业务的新增用户并将新增用户添加到统计数据库中，使得统计数据库中的用户数量及时更新，如图2所示，这一过程可具体地包括如下步骤：

在步骤210中，获取一子业务在一预设时间范围内的所有用户数据；

在一预设时间范围内，在一种可行的实施方式中，可获取在特定时间开始以及特定时间结束的预设时间范围内的所有用户数据，根据用户数据更新情形的不同该预设时间范围可相应地进行不同的设置。

在步骤220中，从所述所有用户数据中分析得出所述子业务在所述预设时间范围内的当前用户库；

所述当前用户库为在所述预设时间范围内根据所述手忙脚乱用户数据分析得出的所有用户，这一过程中，出现的重合用户按照唯一身份标识进行归类操作，使得所述所有用户数据中的由同一用户完成的用户数据归于该同一用户，进而使得该当前用户库中包括经过合并并去除多余重合用户之后的用户数据库。

在步骤230中，将所述当前用户库与所述用户数据库进行匹配；

所述当前用户库中包括在所述预设时间范围内出现的多个用户，在该预设时间范围内出现的各用户在上述实施方式中的节目，不同时段的节目的用户群体可以不相同，且不同时段由于观众的工作以及闲暇关系的因素也会造成其参与节目互动的用户增多或者减少，从而使得在进行不同预设时间范围获取当前用户库之后可以使得当前用户库中能够包括所有参与到节目或者互动频道的用户。

在对所述当前用户库与所述用户数据库进行匹配时，可用于筛选出在所述当前用户库中出现而未保存于所述用户数据库中的用户。

在步骤240中，将所述当前用户库中出现而所述用户数据库中未出现的新增用户添加到所述用户数据库中。

筛选出在所述当前用户库中出现而未保存于所述用户数据库中的用户，即添加到所述用户数据库中，可使得用户数据库中包括的用户能够包括在各不同时间段内可能参与节目的用户，使得实际统计的用户数量更大程度地接近于实际用户数量，使得全业务的用户统计更加准确，

在本发明示例性实施例的另一种实施场景中，所述从所述所有用户数据中分析得出所述子业务在所述预设时间范围内的当前用户库，包括对所述所有用户数据进行清洗的步骤，其中清洗的过程包括：

对所述所有用户数据中归属于同一个用户的用户数据归类为一个上位行为数据，每一所述上位行为数据用于表示一个用户；

所述所有用户数据中包括仅产生一次行为数据的用户以及产生两次及以上的用户，对所述所有用户数据进行清洗后，所述当前用户库包括仅产生一次行为数据的用户以及产生一次上位行为数据的用户。

在用户数据中，同一个用户可以发生有多个用户数据，每一用户数据可以为用户在广告平台中的浏览纪录、购买纪录等行为数据，通过对用户数据的分析，可将用户数据中归属于同一用户的多个用户数据归类为该用户的上位行为数据，该上位行为数据表示该用户的用户数据，其仅用于表示为该用户。

在一种可行的实施方式中，所述上位行为数据还可以为所述用所述唯一身份标识代替，以通过所述唯一身份标识对所述用户的用户数据进行归一化处理，所述归一化处理即使所述对应用户的所有用户数据指向该对应用户的唯一身份标识。

通过本发明的方法，可对所有用户数据中出现的用户数据进行清洗，在清洗过后使得用户数据中的每一条用户数据对可对应于一个用户，建立一一对应的映射关系，从而使得在对用户数据库中的用户数据进行清洗的过程中有条理地对用户数量进行梳理，从而在后续步骤中对全业务的用户进行更加准确的统计。

在本发明示例性实施例的另一种实施场景中，所述方法还包括根据用户的行为数据推荐最符合用户兴趣类型的子业务，这一过程包括如下步骤：

在步骤310中，当用户产生多个行为数据时，根据所述用户在各不同的子业务产生行为数据的次数生成针对于所述用户的子业务类型推荐列表；

在步骤320中，根据所述子业务类型推荐列表向所述用户推送广告或者商城。

所述行为数据可以为在广告或者商城内的浏览数据、购买数据等，通过所述用户的唯一身份标识可将该用户在不同子业务中进行的行为数据进行分类和统计，以对该用户在不同的子业务中的所有行为数据进行分析，从而对行为数据对对应的子业务类型进行由上至下的顺序排列，以形成该用户的子业务类型推荐列表。

在节目播出过程中，当检测到该用户登陆时，可通过针对于该用户的子业务类型推荐列表向向所述用户推送广告或者商城，从而使得广告平台的推荐可以更加符合用户的需求，且可以针对于每一具体的用户推送不同的符合该用户的具体兴趣爱好的需求，从一方面来讲，可以使得广告平台的广告资源的分配更加合理，从另一方面来讲，还可以增加用户的在线浏览广告或者商城的总时间。

在本发明示例性实施例的另一种实施场景中，所述对全业务的用户进行统计时，还包括：

在步骤410中，获取所述重合用户的唯一身份标识；

在步骤420中，通过所述唯一身份标识查询对应的用户是否在各子业务中产生过行为数据；

在步骤430中，当所述唯一身份标识对应的用户在各子业务中产生过行为数据时，根据各所述行为数据确定子业务推荐列表。

根据所述唯一身份标识可使在不同子业务中具有不同用户名称的用户确定为重合用户，该重合用户为同一用户在不同子业务中的别名，而该重合用户在不同子业务中产生的行为数据则同样地可以对该不同的子业务中进行查询，从而进一步对重合用户的行为数据进行梳理。

在对重合用户的行为数据进行梳理时，所述行为数据对应于在不同子业务中的兴趣偏好或者行为态势，根据其兴趣偏好或者行为态势可确定针对于重合用户的子业务推荐列表。

通过本发明的方法，可以实现对所述重合用户在更多的子业务中的行为数据的分析，从而对该重合用户进行更加有针对性的广告或者商城的推荐。

图5为本发明实施例提供的一种全业务的用户统计装置的信令流程图/结构示意图，该装置可由软件和/或硬件实现，一般地集成于广告平台中，可通过全业务的用户统计方法来实现。如图所示，本实施例可以以上述实施例为基础，提供了一种全业务的用户统计装置，其主要包括了获取模块510、分析模块520以及统计模块530。

其中的获取模块510，用于获取各子业务的用户数据库；

其中的分析模块520，用于分析得出各子业务的用户数据库中的重合用户；

其中的统计模块530，用于对全业务的用户进行统计时，根据各子业务的用户数据库得到合并数据库，在所述合并数据库中去除所述重合用户得到统计数据库。

在本发明示例性实施例的另一种实施场景中，如图6所示，所述装置还包括：

数据获取模块610，用于获取一子业务在一预设时间范围内的所有用户数据；

第二分析模块620，用于从所述所有用户数据中分析得出所述子业务在所述预设时间范围内的当前用户库；

匹配模块630，用于将所述当前用户库与所述用户数据库进行匹配；

增加模块640，用于将所述当前用户库中出现而所述用户数据库中未出现的新增用户添加到所述用户数据库中。

在本发明示例性实施例的另一种实施场景中，所述第二分析模块620包括：

清洗子模块，用于对所述所有用户数据进行清洗；

清洗的过程包括：

用于对所述所有用户数据中归属于同一个用户的用户数据归类为一个上位行为数据，每一所述上位行为数据用于表示一个用户；

所述所有用户数据中包括仅产生一次行为数据的用户以及产生两次及以上的用户，对所述所有用户数据进行清洗后，所述当前用户库包括仅产生一次行为数据的用户以及产生一次上位行为数据的用户。

在本发明示例性实施例的另一种实施场景中，如图7所示，所述装置还包括：

推荐模块710，用于当用户产生多个行为数据时，根据所述用户在各不同的子业务产生行为数据的次数生成针对于所述用户的子业务类型推荐列表；

推送模块720，用于根据所述子业务类型推荐列表向所述用户推送广告或者商城。

在本发明示例性实施例的另一种实施场景中，如图8所示，所述统计模块530，包括：

标识获取子模块531，用于获取所述重合用户的唯一身份标识；

查询子模块532，用于通过所述唯一身份标识查询对应的用户是否在各子业务中产生过行为数据；

确定子模块533，用于当所述唯一身份标识对应的用户在各子业务中产生过行为数据时，根据各所述行为数据确定子业务推荐列表。

上述实施例中提供的全业务的用户统计装置可执行本发明中任意实施例中所提供的全业务的用户统计方法，具备执行该方法相应的功能模块和有益效果，未在上述实施例中详细描述的技术细节，可参见本发明任意实施例中所提供的全业务的用户统计方法。

将意识到的是，本发明也扩展到适合于将本发明付诸实践的计算机程序，特别是载体上或者载体中的计算机程序。程序可以以源代码、目标代码、代码中间源和诸如部分编译的形式的目标代码的形式，或者以任何其它适合在按照本发明的方法的实现中使用的形式。也将注意的是，这样的程序可能具有许多不同的构架设计。例如，实现按照本发明的方法或者系统的功能性的程序代码可能被再分为一个或者多个子例程。

用于在这些子例程中间分布功能性的许多不同方式将对技术人员而言是明显的。子例程可以一起存储在一个可执行文件中，从而形成自含式的程序。这样的可执行文件可以包括计算机可执行指令，例如处理器指令和/或解释器指令(例如，Java解释器指令)。可替换地，子例程的一个或者多个或者所有子例程都可以存储在至少一个外部库文件中，并且与主程序静态地或者动态地(例如在运行时间)链接。主程序含有对子例程中的至少一个的至少一个调用。子例程也可以包括对彼此的函数调用。涉及计算机程序产品的实施例包括对应于所阐明方法中至少一种方法的处理步骤的每一步骤的计算机可执行指令。这些指令可以被再分成子例程和/或被存储在一个或者多个可能静态或者动态链接的文件中。

另一个涉及计算机程序产品的实施例包括对应于所阐明的系统和/或产品中至少一个的装置中每个装置的计算机可执行指令。这些指令可以被再分成子例程和/或被存储在一个或者多个可能静态或者动态链接的文件中。

计算机程序的载体可以是能够运载程序的任何实体或者装置。例如，载体可以包含存储介质，诸如(ROM例如CDROM或者半导体ROM)或者磁记录介质(例如软盘或者硬盘)。进一步地，载体可以是可传输的载体，诸如电学或者光学信号，其可以经由电缆或者光缆，或者通过无线电或者其它手段传递。当程序具体化为这样的信号时，载体可以由这样的线缆或者装置组成。可替换地，载体可以是其中嵌入有程序的集成电路，所述集成电路适合于执行相关方法，或者供相关方法的执行所用。

应该留意的是，上文提到的实施例是举例说明本发明，而不是限制本发明，并且本领域的技术人员将能够设计许多可替换的实施例，而不会偏离所附权利要求的范围。在权利要求中，任何放置在圆括号之间的参考符号不应被解读为是对权利要求的限制。动词“包括”和其词形变化的使用不排除除了在权利要求中记载的那些之外的元素或者步骤的存在。在元素之前的冠词“一”或者“一个”不排除复数个这样的元素的存在。本发明可以通过包括几个明显不同的组件的硬件，以及通过适当编程的计算机而实现。在列举几种装置的装置权利要求中，这些装置中的几种可以通过硬件的同一项来体现。在相互不同的从属权利要求中陈述某些措施的单纯事实并不表明这些措施的组合不能被用来获益。

如果期望的话，这里所讨论的不同功能可以以不同顺序执行和/或彼此同时执行。此外，如果期望的话，以上所描述的一个或多个功能可以是可选的或者可以进行组合。

如果期望的话，上文所讨论的各步骤并不限于各实施例中的执行顺序，不同步骤可以以不同顺序执行和/或彼此同时执行。此外，在其他实施例中，以上所描述的一个或多个步骤可以是可选的或者可以进行组合。

虽然本发明的各个方面在独立权利要求中给出，但是本发明的其它方面包括来自所描述实施方式的特征和/或具有独立权利要求的特征的从属权利要求的组合，而并非仅是权利要求中所明确给出的组合。

这里所要注意的是，虽然以上描述了本发明的示例实施方式，但是这些描述并不应当以限制的含义进行理解。相反，可以进行若干种变化和修改而并不背离如所附权利要求中所限定的本发明的范围。

本领域普通技术人员应该明白，本发明实施例的装置中的各模块可以用通用的计算装置来实现，各模块可以集中在单个计算装置或者计算装置组成的网络组中，本发明实施例中的装置对应于前述实施例中的方法，其可以通过可执行的程序代码实现，也可以通过集成电路组合的方式来实现，因此本发明并不局限于特定的硬件或者软件及其结合。

本领域普通技术人员应该明白，本发明实施例的装置中的各模块可以用通用的移动终端来实现，各模块可以集中在单个移动终端或者移动终端组成的装置组合中，本发明实施例中的装置对应于前述实施例中的方法，其可以通过编辑可执行的程序代码实现，也可以通过集成电路组合的方式来实现，因此本发明并不局限于特定的硬件或者软件及其结合。

注意，上述仅为本发明的示例性实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。